Targeted genome-wide SNP genotyping in feral horses using non-invasive fecal swabs
Notice bibliographique
Résumé
The development of high-throughput sequencing has prompted a transition in wildlife genetics from using microsatellites toward sets of single nucleotide polymorphisms (SNPs). However, genotyping large numbers of targeted SNPs using non-invasive samples remains challenging due to relatively large DNA input requirements. Recently, target enrichment has emerged as a promising approach requiring little template DNA. We assessed the efficacy of Tecan Genomics' Allegro Targeted Genotyping (ATG) for generating genome-wide SNP data in feral horses using DNA isolated from fecal swabs. Total and host-specific DNA were quantified for 989 samples collected as part of a long-term individual-based study of feral horses on Sable Island, Nova Scotia, Canada, using dsDNA fluorescence and a host-specific qPCR assay, respectively. Forty-eight samples representing 44 individuals containing at least 10 ng of host DNA (ATG's recommended minimum input) were genotyped using a custom multiplex panel targeting 279 SNPs. Genotyping accuracy and consistency were assessed by contrasting ATG genotypes with those obtained from the same individuals with SNP microarrays, and from multiple samples from the same horse, respectively. 62% of swabs yielded the minimum recommended amount of host DNA for ATG. Ignoring samples that failed to amplify, ATG recovered an average of 88.8% targeted sites per sample, while genotype concordance between ATG and SNP microarrays was 98.5%. The repeatability of genotypes from the same individual approached unity with an average of 99.9%. This study demonstrates the suitability of ATG for genome-wide, non-invasive targeted SNP genotyping, and will facilitate further ecological and conservation genetics research in equids and related species. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12686-022-01259-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».